Le chatbot est un outil idéal pour adresser une première réponse à votre clientèle 24 h/24 et 7 j/7.Cet agent conversationnel en ligne est une intelligence artificielle qui simule une conversation humaine via un service de messagerie instantanée, et qui a la capacité de comprendre la requête du client pour y répondre de façon pertinente : un vrai plus pour améliorer le taux de satisfaction client et délester le service client de ses tâches les plus rébarbatives !
Mais comment s’assurer qu’un chatbot fournit réellement tout son potentiel ?L’intégration de ces 7 indicateurs de performance ou « KPI » dans un tableau de bord est incontournable pour mesurer la performance de votre système selfcare !
Le nombre total d’utilisateurs sur une période donnée est le plus simple KPI chatbot à mesurer. Il s’agit de déterminer le nombre de personnes ayant entamé une conversation avec le bot, quelle que soit leur motivation initiale.
En comparant le nombre total d’utilisateurs avec le volume des ventes ou encore avec le nombre total de requêtes gérées par l’ensemble des canaux du service client, vous aurez une meilleure idée de l’efficacité et de la visibilité de l’outil.
Au sein de la masse des utilisateurs du chatbot, on distingue les « utilisateurs volontaires », qui ont recours à ce service de leur propre initiative et sans aucune incitation ou notification préalable. Le taux d’utilisation volontaire du chatbot est un bon indicateur de la popularité du bot.
Le nombre d’interactions entre le bot et chaque utilisateur (c’est-à-dire le nombre total de messages entrants et sortants du début jusqu’à la fin de la conversation) ainsi que la durée totale de l’échange sont d’excellents indicateurs de la qualité d’un chatbot service client, et permettent de déterminer si la conversation a été utile ou non.
Le taux d’activation désigne la proportion d’échanges dans lesquels l’utilisateur va envoyer au bot un message pertinent pour vos objectifs commerciaux. À titre d’exemple, un agent conversationnel intelligent conçu pour fournir des informations météorologiques aura rempli sa tâche lorsque son interlocuteur lui communique sa position géographique.
De même, un chatbot d’aide à la vente pour un spécialiste des chaussures va bonifier son taux d’activation si de nombreux utilisateurs communiquent spontanément leurs pointures pour connaître les promotions en cours.
La définition du taux d’activation en fait un KPI particulièrement précieux si l’un des objectifs de votre stratégie digital care est la collecte d’information et l’amélioration de votre base de connaissance client.
Parmi les KPI d’un chatbot, on analyse souvent le taux de rétention.
La définition du taux de rétention est simple : il s’agit de la proportion d’utilisateurs qui vont recourir plusieurs fois à votre agent conversationnel au cours d’une période donnée, laquelle va bien sûr varier en fonction de votre secteur d’activité et de vos priorités.
Un chatbot spécialisé dans le coaching fitness, par exemple, doit viser en moyenne un taux de rétention très haut (plusieurs consultations par semaine).
De même, la consultation fréquente du même chatbot pour un conseil produit puis pour une requête après-vente est un excellent indicateur de sa performance et de la satisfaction (ou de la non satisfaction) du client après le premier échange.
Le taux de réussite ou « goal completion rate » (GCR) est un indicateur qui mesure spécifiquement la contribution du chatbot aux objectifs commerciaux ou marketing de la marque.
Même si un chatbot, par définition, est programmé pour répondre à un maximum de requêtes, certaines ont en effet un intérêt plus fort que d’autres pour l’entreprise, car elles indiquent une intention d’achat, ou encore une fidélisation client.
Si vous avez un grand nombre de conversations et de nouveaux utilisateurs par jour, mais que votre taux de réussite est bas, votre chatbot n’aura que très peu d’utilité au final. La mesure du taux de réussite est réalisée par une analyse des mots-clés et expressions les plus couramment traitées par le bot.
Le taux de confusion, par définition et comme son nom l’indique, désigne la proportion des échanges au cours desquels le bot va être perturbé par une réponse inattendue du client. Dans une telle situation, la mécanique bien huilée du robot risque le déraillement et la conversation se termine généralement par un échec, avec une réorientation vers un conseiller client humain.
Aucune intelligence artificielle n’a bien sûr encore atteint le stade d’une compréhension parfaite des subtilités d’une conversation, et le taux de confusion est donc une variable qu’il faut inévitablement prendre en compte.
Pour autant, il est possible de réduire ce taux de façon significative en améliorant la programmation et l'entraînement du bot avant sa mise en service puis tout au long de son service. Pour que votre bot formule des réponses pertinentes, entraînez votre bot en continu et soyez proactif !
Le taux de rebond désigne la proportion d’utilisateurs qui se connectent au chatbot et entament une session, mais qui ne lui envoient jamais aucun message.
Ce comportement, qui mérite de faire l’objet d’un suivi, peut avoir plusieurs causes possibles dont une ergonomie peu intuitive, une présentation du bot peu claire ou manquant de pédagogie, ou une confusion de l’utilisateur quant au principe de la messagerie instantanée.
Une stratégie de diminution du taux de rebond, par définition, va prendre différentes formes selon le diagnostic posé. En règle générale, elle passe par un repositionnement du chatbot intelligent sur le site Internet ou l’appli mobile pour le rendre plus facilement disponible au moment où le client en a vraiment besoin.
Un chatbot e-care, lorsqu’il s’appuie sur un back office solide, vous offre de nombreuses fonctionnalités de monitoring et de contrôle de performance via une sélection rigoureuse de KPI. Une manne précieuse pour perfectionner le bot en continu !